Inginerii de la Universitatea din Pennsylvania, Statele Unite, au dezvoltat primul cip programabil capabil să antreneze rețelele neurale neliniare utilizând lumina – o realizare revoluționară care ar putea reduce semnificativ timpul în care este instruită inteligența artificială (AI), ar putea reduce consumul de energie și ar putea duce la computere pe bază de lumină.
Spre deosebire de cipurile de AI convenționale, care se bazează pe electricitate, noul cip este fotonic, adică efectuează calculele cu ajutorul fasciculelor de lumină. Studiul demonstrează cum cipul manipulează lumina pentru a executa operații neliniare complexe esențiale pentru inteligența artificială modernă, mai ales pentru rețelele neurale.
Inteligența artificială fotonică
Majoritatea sistemelor de AI moderne depind de rețelele neurale – software conceput pentru a imita țesutul neural biologic. La fel cum neuronii se conectează pentru a permite creaturilor biologice să gândească, rețelele neurale leagă între ele niveluri de unități simple (sau noduri), permițând AI să realizeze sarcini complexe.
Atât în sistemele biologice, cât și în cele artificiale, aceste noduri se activează odată ce o anumită limită este atinsă – un proces neliniar care permite unor modificări mici la intrare să ducă la modificări mari și complexe la ieșire. În lipsa acestei neliniarități, adăugarea de niveluri nu ar face nimic: sistemul s-ar reduce la o singură operație liniară, în care intrările ar fi adunate, fără a exista un proces de învățare (instruire).
Chiar dacă alte echipe de cercetători au dezvoltat cipuri fotonice capabile de operații matematice liniare, nimeni nu a reușit să reprezinte funcțiile neliniare doar cu ajutorul luminii – până acum.
Remodelarea luminii cu lumină
Succesul echipei de ingineri începe cu un material semiconductor special care răspunde la lumină. Atunci când un fascicul de lumină (care transportă datele de intrare) trece prin material, un al doilea fascicul „pompă” strălucește de deasupra, ajustând modul în care materialul reacționează.
Prin modificarea formei și intensității fasciculului pompă, echipa poate controla modul în care lumina semnal este absorbită, transmisă sau amplificată, în funcție de intensitatea sa și de comportamentului materialului. Acest proces „programează” cipul să efectueze diferite funcții neliniare.
Rezultatul este un sistem reconfigurabil care poate exprima o gamă largă de funcții matematice. Această flexibilitate permite cipului să învețe în timp real, ajustându-și comportamentul pe baza feedback-ului de la ieșire.
Instruirea la viteza luminii
Pentru a testa potențialul cipului, echipa l-a utilizat pentru a rezolva probleme de inteligență artificială de referință. Platforma a atins o acuratețe de peste 97% la o sarcină neliniară simplă și o acuratețe de 96% la un model standard de învățare automată (machine learning).
În ambele cazuri, cipul fotonic s-a comportat comparabil sau a depășit rețelele neurale tradiționale, dar a utilizat mai puține operații și nu a avut nevoie de componente electronice mari consumatoare de energie.
Direcții viitoare
Deși studiul actual se concentrează pe polinoame – o familie flexibilă de funcții utilizate pe scară largă în învățarea automată – echipa consideră că abordarea lor ar putea permite operațiuni și mai puternice în viitor, cum ar fi funcțiile exponențiale sau inverse. Acest lucru ar deschide calea pentru sisteme fotonice care abordează sarcini la scară largă, cum ar fi antrenarea modelelor lingvistice mari.
Prin înlocuirea electronicelor generatoare de căldură cu dispozitive optice cu consum redus de energie, platforma promite, de asemenea, să scadă consumul de energie în centrele de date.
Sursa: SciTechDaily